❶ 大数据存储与应用特点及技术路线分析
大数据存储与应用特点及技术路线分析
大数据时代，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
大数据存储与应用的特点分析
“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。其常见特点可以概括为3V:Volume、Velocity、Variety(规模大、速度快、多样性)。
大数据具有数据规模大(Volume)且增长速度快的特性，其数据规模已经从PB级别增长到EB级别，并且仍在不断地根据实际应用的需求和企业的再发展继续扩容，飞速向着ZB(ZETA-BYTE)的规模进军。以国内最大的电子商务企业淘宝为例，根据淘宝网的数据显示，至2011年底，淘宝网最高单日独立用户访问量超过1.2亿人，比2010年同期增长120%,注册用户数量超过4亿，在线商品数量达到8亿，页面浏览量达到20亿规模，淘宝网每天产生4亿条产品信息，每天活跃数据量已经超过50TB.所以大数据的存储或者处理系统不仅能够满足当前数据规模需求，更需要有很强的可扩展性以满足快速增长的需求。
(1)大数据的存储及处理不仅在于规模之大，更加要求其传输及处理的响应速度快(Velocity)。
相对于以往较小规模的数据处理，在数据中心处理大规模数据时，需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不仅是对于各种应用层面的计算性能要求，更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。例如个人用户在网站选购自己感兴趣的货物，网站则根据用户的购买或者浏览网页行为实时进行相关广告的推荐，这需要应用的实时反馈;又例如电子商务网站的数据分析师根据购物者在当季搜索较为热门的关键词，为商家提供推荐的货物关键字，面对每日上亿的访问记录要求机器学习算法在几天内给出较为准确的推荐，否则就丢失了其失效性；更或者是出租车行驶在城市的道路上，通过GPS反馈的信息及监控设备实时路况信息，大数据处理系统需要不断地给出较为便捷路径的选择。这些都要求大数据的应用层可以最快的速度，最高的带宽从存储介质中获得相关海量的数据。另外一方面，海量数据存储管理系统与传统的数据库管理系统，或者基于磁带的备份系统之间也在发生数据交换，虽然这种交换实时性不高可以离线完成，但是由于数据规模的庞大，较低的数据传输带宽也会降低数据传输的效率，而造成数据迁移瓶颈。因此大数据的存储与处理的速度或是带宽是其性能上的重要指标。
(2)大数据由于其来源的不同，具有数据多样性的特点。
所谓多样性，一是指数据结构化程度，二是指存储格式，三是存储介质多样性。对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。例如有的是以文本文件格式存储，有的则是网页文件，有的是一些被序列化后的比特流文件等等。所谓存储介质多样性是指硬件的兼容，大数据应用需要满足不同的响应速度需求，因此其数据管理提倡分层管理机制，例如较为实时或者流数据的响应可以直接从内存或者Flash(SSD)中存取，而离线的批处理可以建立在带有多块磁盘的存储服务器上，有的可以存放在传统的SAN或者NAS网络存储设备上，而备份数据甚至可以存放在磁带机上。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载(ETL)。
大数据存储技术路线最典型的共有三种：
第一种是采用MPP架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用Shared Nothing架构，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，运行环境多为低成本 PC Server，具有高性能和高扩展性的特点，在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。
这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析，目前最佳选择是MPP数据库。
第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装，围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，例如针对非结构化数据的存储和计算等，充分利用Hadoop开源的优势，伴随相关技术的不断进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术，也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型，Hadoop平台更擅长。
第三种是大数据一体机，这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品，由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成，高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。
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❷ 大数据的核心技术有哪些
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据版预处理、分布权式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：
Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：
Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。
HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算
4、数据查询分析：
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。
Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
❸ 如何安装通信大数据行程卡
通信大数据行程卡可以通过在手机微信的小程序中打开并查询。打开小程序以后在搜索框中输入通信行程卡，然后再输入自己的手机号码和验证码即可查看到具体的行程轨迹。详细的打开以及查询方法以华为手机为例，方法如下：
1、在手机上点击微信的发现，并选择小程序按钮进入。
2、页面跳转以后进入到小程序界面，点击右上角的搜索按钮。
3、在出现的搜索结果中可以看到通信行程卡，点击该程序进入。
4、页面跳转以后在出现的页面中输入自己的手机号码和验证码并勾选同意以后点击查询按钮。
5、此时页面跳转以后即可在出现的界面中查看到通信大数据行程卡中显示的个人行程轨迹了。
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❼ 基于CentOS7.8安装Ambari2.7+HDP3.1大数据平台
我这里创建了一个普通用户名为admin，并且具有sudo权限，4个节点都需要有这个用户。
4个节点的配置保持同步
4个节点都要操作
注意：生产环境一般由专业运维人员来限制相关端口，而不是完全禁用防火墙
4个节点都要操作
先临时修改，后永久修改的好处：
如果只是临时修改，那么重启机器之后设置就会失效；如果只是永久修改，那么必须重启机器才可能让设置生效，产线环境是不可能重启机器的；这样先临时修改，让其生效，让永久修改，那么在下一次服务器重启后也不会担心这个配置失效。
4个节点都要操作
4个节点都要操作
注意：修改之后，重启服务器生效
4个节点都要操作
设置hdp01机器远程连接自身以及远程连接其他3个机器免秘钥
在4个节点都安装最新稳定版JDK1.8，关于JDK的安装就不再赘述了
3.1小节的操作在hdp01节点进行
3.2小节的操作在hdp01节点进行
如果能看到如下界面Apache就安装好了
HDP安装包部署到Apache：
最终，4个安装包都可以在页面访问，其URL分别为：
配置本地yum源：
这样，本地yum源就创建好了。
3.3小节的操作在hdp01节点进行
访问WEB-UI：
如果能看到上面的页面，那么Ambari-Server就安装成功了！
接着要把滚动条往下拉，把无用的其他操作系统的仓库删掉：
最终我们只保留"readhat7"的仓库，接下来要把直接部署yum本地仓库的地址填进去，同时不要勾选下面的两个高级选项，如下图：
后续一些重复的图片就不再贴出来了。